基于自组织映射（SOM）的脑部MRI肿瘤自动分类MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现脑部MRI图像的预处理、特征提取与自组织映射（SOM）神经网络聚类，可自动识别胶质瘤、脑膜瘤等肿瘤类型，并提供可视化结果与分类性能评估，适用于医学图像分析研究。

详 情 说 明

基于自组织映射（SOM）的脑部MRI肿瘤自动分类系统

项目介绍

本项目开发了一个基于自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）神经网络的脑部MRI图像肿瘤自动分类系统。系统采用无监督学习方式对脑肿瘤MRI图像进行特征提取与聚类分析，能够自动识别胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤等常见脑肿瘤类型。通过结合医学图像预处理技术和特征降维方法，实现高效准确的肿瘤分类与可视化分析。

功能特性

• 图像预处理：支持脑部MRI图像的噪声去除、强度标准化、感兴趣区域（ROI）提取等预处理操作
• 特征提取与降维：采用纹理特征分析和主成分分析（PCA）技术提取关键特征
• SOM聚类分析：实现自组织映射神经网络的无监督学习与聚类
• 肿瘤类型识别：自动分类识别多种脑肿瘤病理类型
• 结果可视化：提供聚类拓扑图、降维投影图、热力图等多种可视化方式
• 性能评估：包含准确率、召回率、轮廓系数等全面评估指标
• 参数调优：支持SOM网络参数与预处理参数的自定义配置与优化

使用方法

1. 数据准备：将脑部MRI图像数据按指定格式组织，包含T1/T2加权像和FLAIR序列
2. 参数配置：设置图像预处理参数和SOM网络初始参数
3. 模型训练：运行主程序进行特征提取和SOM网络训练
4. 结果分析：查看分类报告和可视化结果，评估模型性能
5. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行分类预测

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 建议内存：8GB及以上
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括医学图像的预处理与特征提取、自组织映射网络的构建与训练、肿瘤类型的自动分类识别、聚类结果的可视化展示以及模型性能的全面评估功能。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路，用户可通过调整相关参数配置来优化系统性能。